用scrapy爬取网易财经股票的实时数据,出现爬取的数据丢失 10C

def parse_stock(self, response):
stock_item = ShishihqItem()
data_list1 = response.xpath("/html/body/div[@class='area']/div[@class='header']/div[@class='stock_info']/table/tr/td[2]/div[@class='stock_detail']/table/tr[1]/td[1]/span/strong").extract_first()
stock_item['收盘价'] =data_list1
print(stock_item)!
图片说明
也就是上图中的strong这一项中的12.91,为什么我把strong这一项都爬下来了,发现class="cRed">13.06<没有了,这是什么防爬虫机制
爬出的结果是:图片说明

1个回答

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# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy class JobSpider(scrapy.Spider): name = 'job' allowed_domains = ['guazi.com'] start_urls = ['https://www.guazi.com/hz/buy/'] def parse(self, response): car_list=response.xpath('/html/body/div[6]/ul/li/a') # print(car_list) for num,i in enumerate(car_list): item={} item['name']=i.xpath('/html/body/div[6]/ul/li/a/h2/text()').extract()[num] #可以提取不同的 print(item) item['link']=i.xpath('/html/body/div[6]/ul[1]/li/a/@href').extract_first()提取的全是重复的
为什么我用scrapy爬取谷歌应用市场却爬取不到内容?
我想用scrapy爬取谷歌应用市场,代码没有报错,但是却爬取不到内容,这是为什么? ``` # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy # from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule # from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from gp.items import GpItem # from html.parser import HTMLParser as SGMLParser import requests class GoogleSpider(scrapy.Spider): name = 'google' allowed_domains = ['https://play.google.com/'] start_urls = ['https://play.google.com/store/apps/'] ''' rules = [ Rule(LinkExtractor(allow=("https://play\.google\.com/store/apps/details",)), callback='parse_app', follow=True), ] ''' def parse(self, response): selector = scrapy.Selector(response) urls = selector.xpath('//a[@class="LkLjZd ScJHi U8Ww7d xjAeve nMZKrb id-track-click"]/@href').extract() link_flag = 0 links = [] for link in urls: links.append(link) for each in urls: yield scrapy.Request(links[link_flag], callback=self.parse_next, dont_filter=True) link_flag += 1 def parse_next(self, response): selector = scrapy.Selector(response) app_urls = selector.xpath('//div[@class="details"]/a[@class="title"]/@href').extract() print(app_urls) urls = [] for url in app_urls: url = "http://play.google.com" + url print(url) urls.append(url) link_flag = 0 for each in app_urls: yield scrapy.Request(urls[link_flag], callback=self.parse_app, dont_filter=True) link_flag += 1 def parse_app(self, response): item = GpItem() item['app_url'] = response.url item['app_name'] = response.xpath('//div[@itemprop="name"]').xpath('text()').extract() item['app_icon'] = response.xpath('//img[@itempro="image"]/@src') item['app_developer'] = response.xpath('//') print(response.text) yield item ``` terminal运行信息如下: ``` BettyMacbookPro-764:gp zhanjinyang$ scrapy crawl google 2019-11-12 08:46:45 [scrapy.utils.log] INFO: Scrapy 1.6.0 started (bot: gp) 2019-11-12 08:46:45 [scrapy.utils.log] INFO: Versions: lxml 4.2.5.0, libxml2 2.9.8, cssselect 1.0.3, parsel 1.5.1, w3lib 1.20.0, Twisted 19.2.1, Python 3.7.1 (default, Dec 14 2018, 13:28:58) - [Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)], pyOpenSSL 18.0.0 (OpenSSL 1.1.1a 20 Nov 2018), cryptography 2.4.2, Platform Darwin-18.5.0-x86_64-i386-64bit 2019-11-12 08:46:45 [scrapy.crawler] INFO: Overridden settings: {'BOT_NAME': 'gp', 'NEWSPIDER_MODULE': 'gp.spiders', 'ROBOTSTXT_OBEY': True, 'SPIDER_MODULES': ['gp.spiders'], 'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.87 Safari/537.36'} 2019-11-12 08:46:45 [scrapy.extensions.telnet] INFO: Telnet Password: b2d7dedf1f4a91eb 2019-11-12 08:46:45 [scrapy.middleware] INFO: Enabled extensions: ['scrapy.extensions.corestats.CoreStats', 'scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole', 'scrapy.extensions.memusage.MemoryUsage', 'scrapy.extensions.logstats.LogStats'] 2019-11-12 08:46:45 [scrapy.middleware] INFO: Enabled downloader middlewares: ['scrapy.downloadermiddlewares.robotstxt.RobotsTxtMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.httpauth.HttpAuthMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.downloadtimeout.DownloadTimeoutMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.defaultheaders.DefaultHeadersMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.retry.RetryMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.MetaRefreshMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.httpcompression.HttpCompressionMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.redirect.RedirectMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.cookies.CookiesMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware', 'scrapy.downloadermiddlewares.stats.DownloaderStats'] 2019-11-12 08:46:45 [scrapy.middleware] INFO: Enabled spider middlewares: ['scrapy.spidermiddlewares.httperror.HttpErrorMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.referer.RefererMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.urllength.UrlLengthMiddleware', 'scrapy.spidermiddlewares.depth.DepthMiddleware'] 2019-11-12 08:46:45 [scrapy.middleware] INFO: Enabled item pipelines: ['gp.pipelines.GpPipeline'] 2019-11-12 08:46:45 [scrapy.core.engine] INFO: Spider opened 2019-11-12 08:46:45 [scrapy.extensions.logstats] INFO: Crawled 0 pages (at 0 pages/min), scraped 0 items (at 0 items/min) 2019-11-12 08:46:45 [py.warnings] WARNING: /anaconda3/lib/python3.7/site-packages/scrapy/spidermiddlewares/offsite.py:61: URLWarning: allowed_domains accepts only domains, not URLs. Ignoring URL entry https://play.google.com/ in allowed_domains. warnings.warn(message, URLWarning) 2019-11-12 08:46:45 [scrapy.extensions.telnet] INFO: Telnet console listening on 127.0.0.1:6023 2019-11-12 08:46:45 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET https://play.google.com/robots.txt> (referer: None) 2019-11-12 08:46:46 [scrapy.core.engine] DEBUG: Crawled (200) <GET https://play.google.com/store/apps/> (referer: None) 2019-11-12 08:46:46 [scrapy.core.engine] INFO: Closing spider (finished) 2019-11-12 08:46:46 [scrapy.statscollectors] INFO: Dumping Scrapy stats: {'downloader/request_bytes': 810, 'downloader/request_count': 2, 'downloader/request_method_count/GET': 2, 'downloader/response_bytes': 232419, 'downloader/response_count': 2, 'downloader/response_status_count/200': 2, 'finish_reason': 'finished', 'finish_time': datetime.datetime(2019, 11, 12, 8, 46, 46, 474543), 'log_count/DEBUG': 2, 'log_count/INFO': 9, 'log_count/WARNING': 1, 'memusage/max': 58175488, 'memusage/startup': 58175488, 'response_received_count': 2, 'robotstxt/request_count': 1, 'robotstxt/response_count': 1, 'robotstxt/response_status_count/200': 1, 'scheduler/dequeued': 1, 'scheduler/dequeued/memory': 1, 'scheduler/enqueued': 1, 'scheduler/enqueued/memory': 1, 'start_time': datetime.datetime(2019, 11, 12, 8, 46, 45, 562775)} 2019-11-12 08:46:46 [scrapy.core.engine] INFO: Spider closed (finished) ``` 求助!!!
python scrapy 爬取多页合并问题
scrapy学习有几个月了,普通scrapy和crawl都能够实现,现在碰到一个问题: 在使用scrapy爬取多分页后,如何把多分页内容合并写入到一个item[x]内? 我现在使用 yield Request 至 def art_url 来获取分页内容,用append把内容集合后,用 item['image_urls'] = self.art_urls 来接收结果, 但结果一直接收,每篇内容的分页的接收导致很多,请教一下,如何把每篇的分页内容合并写入一项itme? 刚学不到半年,代码凌乱,望包含,主要是想学习如何爬取小说站,把每一章都合并在一起,不要分页搞很多数据,和合适代码推荐下,研究学习,谢谢了 我的代码: ``` art_urls = [] rules = ( Rule(LinkExtractor(allow='wenzhang/',restrict_xpaths=('//table[@id="dlNews"]')), callback='parse_item', follow=True), ) def parse_item(self, response): print(response.url) item = SpiderItem() conn = Redis(host='127.0.0.1', port=6379) item['title'] = response.xpath('//h1/text()').extract_first() ex = conn.sadd('movies_url', response.url) for next_href in response.xpath('//div[@class="pager"]/ul/li/a/@href').extract(): next_url = self.base_url + next_href.replace('../','') if ex == 1: # print('开始解析单页') yield Request(next_url, callback=self.art_url) # yield scrapy.Request(url=next_url, callback=self.parse_detail, meta={'title': title,'img_src':img_src}) else: print("无数据更新!!!") # print(self.art_urls) item['image_urls'] = self.art_urls # print(len(item['image_urls'])) # print(item) yield item def art_url(self, response): art_urls = response.xpath('//div[@id="content"]/div/p/img/@src').extract() for art_url in art_urls: # 开始解析分页 art_url = art_url.replace('../../upload/','') self.art_urls.append(art_url) ```
scrapy爬虫如何爬取表格 td 中带有“rowspan”标签的内容?
我使用的是Scrapy爬虫,目前需要爬取的网页格式内容如下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201707/15/1500123572_591178.png) HTML代码如下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201707/15/1500124547_3336.png) 除去标题外,一共是7行,即7个<tr>标签,但实际上显示的表格只有5行数据,因为有2个tr数据是一样的,如第二个“华南”中用到了"rowspan=2",那么第三个<tr></tr>就没写了。 现在我需要的形式是,我的item[ ]每一次循环tr的时候,都能获取到五个数据(也就是第一个tr中的五个td内容),我的Item如下: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201707/15/1500124634_618915.png) 那么请问在已知外循环tr数量的情况下,我该如何遍历获取?
Scrapy爬取谷歌应用市场
我这样写逻辑有错误吗?为什么在parse\_search函数里取不到href的值呢? ``` # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from GP_Spider.items import GpItem from scrapy import Request class GoogleSpider(scrapy.Spider): name = 'google' allowed_domains = ['google.play.com'] start_urls = ['https://play.google.com/store'] def parse(self, response): keywords = [ 'stuttering', 'speech%20therapy', 'speech%20and%20language%20therapy', 'aphasia', 'apraxia', 'dysarthria' ] link_flag = 0 urls = [] for each in keywords: app_url = ("https://play.google.com/store/search?q=" + keywords[link_flag] + '&c=apps') print(app_url) yield Request(url=app_url, callback=self.parse_search, dont_filter=True) link_flag += 1 def parse_search(self, response): print("START PARSING") selector = scrapy.Selector(response) #print(response.body) urls = selector.xpath('//a[@class="poRVub" and aria-hidden="true"]/@href').extract() #urls = selector.xpath('//*[@id="fcxH9b"]/div[4]/c-wiz/div/div[2]/div/c-wiz/c-wiz/c-wiz/div/div[2]/div[1]/c-wiz/div/div/div[1]/div/div/a/@href').extract() print(urls) link_flag = 0 links = [] for link in urls: links.append(link) for each in urls: yield Request(url="https://play.google.com" + links[link_flag], callback=self.parse_detail, dont_filter=True) print("https://play.google.com" + links[link_flag]) link_flag += 1 def parse_detail(self, response): item = GpItem() item['app_url'] = response.url item['app_name'] = response.xpath('//h1[@itemprop="name"]/span').xpath('text()').get() item['app_icon'] = response.xpath('//img[@itemprop="image"]/@src').get() item['app_rate'] = response.xpath('//div[@class="K9wGie"]/div[@class="BHMmbe"]').xpath('text()').get() item['app_version'] = response.xpath('//div[@class="IQ1z0d"]/span[@class="htlgb"]').xpath('text()').get() item['app_description'] = response.xpath('//div[@itemprop="description"]/span/div').xpath('text()').get() # item['app_developer'] = response.xpath('//') # print(response.text) yield item ``` 这个xpath路径是我自己写的,如果直接从chrome浏览器复制下来的话,就可以爬到特定的那个搜索结果页面的url,但是其他搜索结果页就爬不到,这是为什么? 求教各位大佬
scrapy爬虫不能自动爬取所有页面
学习scrapy第三天,在爬取[wooyun白帽子精华榜](http://wooyun.org/whitehats/do/1/page/1 "")的时候,不能爬取所有的页面。 items.py ``` # -*- coding: utf-8 -*- # Define here the models for your scraped items # # See documentation in: # http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/items.html import scrapy class WooyunrankautoItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() ''' 以下信息分别为 注册日期 woyun昵称 精华漏洞数 精华比例 wooyun个人主页 ''' register_date = scrapy.Field() nick_name = scrapy.Field() rank_level = scrapy.Field() essence_count = scrapy.Field() essence_ratio = scrapy.Field() ``` pipelines.py ``` # -*- coding: utf-8 -*- # Define your item pipelines here # # Don't forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: http://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html import sys import csv class WooyunrankautoPipeline(object): ''' process the item returned from the spider ''' def __init__(self): reload(sys) if sys.getdefaultencoding()!="utf-8": sys.setdefaultencoding("utf-8") file_obj = open("wooyunrank.csv","wb") fieldnames = ["register_date","nick_name","rank_level","essence_count","essence_ratio"] self.dict_writer = csv.DictWriter(file_obj,fieldnames=fieldnames) self.dict_writer.writeheader() def process_item(self,item,spider): self.dict_writer.writerow(item) return item ``` spider.py ```python #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import sys from scrapy.spider import Spider from scrapy.selector import Selector from wooyunrankauto.items import WooyunrankautoItem from scrapy.contrib.spiders import CrawlSpider,Rule from scrapy.contrib.linkextractors import LinkExtractor class WooyunSpider(CrawlSpider): ''' 爬取wooyun漏洞精华榜单 ''' name = "wooyunrankauto" # 爬取速度为1s download_delay = 2 allowed_domains = ["wooyun.org"] start_urls = [ "http://wooyun.org/whitehats/do/1/page/1" ] rules=[ Rule(LinkExtractor(allow=("/whitehats/do/1/page/\d+")),follow=True,callback='parse_item') ] # def __init__(self): # reload(sys) # if sys.getdefaultencoding()!="utf-8": # sys.setdefaultencoding("utf-8") def parse_item(self,response): sel = Selector(response) infos = sel.xpath("/html/body/div[5]/table/tbody/tr") items = [] for info in infos: item = WooyunrankautoItem() item["register_date"] = info.xpath("th[1]/text()").extract()[0] item["rank_level"] = info.xpath("th[2]/text()").extract()[0] item["essence_count"] = info.xpath("th[3]/text()").extract()[0] item["essence_ratio"] = info.xpath("th[4]/text()").extract()[0] item["nick_name"] = info.xpath("td/a/text()").extract()[0] items.append(item) return items ``` 上面的spider.py只能爬取1,2,3,4,5页(日志中显示爬取六次,第一页被重复爬取了) 但是浏览第5页的时候,6,7,8,9页也会出现啊,这里为什么没有爬取到6,7,8,9 第二个版本的spider.py ``` def parse_item(self,response): sel = Selector(response) infos = sel.xpath("/html/body/div[5]/table/tbody/tr") items = [] for info in infos: item = WooyunrankautoItem() item["register_date"] = info.xpath("th[1]/text()").extract()[0] item["rank_level"] = info.xpath("th[2]/text()").extract()[0] item["essence_count"] = info.xpath("th[3]/text()").extract()[0] item["essence_ratio"] = info.xpath("th[4]/text()").extract()[0] item["nick_name"] = info.xpath("td/a/text()").extract()[0] items.append(item) return item ``` 这个版本可以爬取所有页面,但是每个页面有20条信息,我只能取到第一条信息(循环第一条的时候就返回了,这里可以理解)但是为什么这里就可以爬取所有页面 可能是我对scrapy理解还不深入,这里实在不知道什么问题了,我想自动爬取所有页面(而且不会重复爬取),每个页面有20条信息,应该就是20个item。
Python scrapy爬取网页解码问题
尝试爬取淘宝网页,在parse中解析response希望获得解码后的文本 使用response.text 会在log中记录有报错:有无法解码的信息 使用response.body.decode('utf-8','ignore')也会出现同样的问题 使用response.xpath('xxxxxx').extract()可以获取相关信息 但是希望使用正则表达式进行检索,希望大神帮助,如何能过跳过那些不规则的编码获取网页文本
python scrapy爬虫框架数据库数据量无法增加
python 3.6 ,scrapy爬虫框架,mysql数据库,workbench界面。 第一次运行捕获2w条数据,第二次运行的时候,确定可以获取目标网页新的数据,数据库也显示了新的数据库更新时间,但是数据总量却一直不变,新数据无法写入 请问有朋友遇到过这样的问题吗?
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点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点,捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类,各个线程都拥有一份线程私有的数
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个问题我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个问题,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过...
《奇巧淫技》系列-python!!每天早上八点自动发送天气预报邮件到QQ邮箱
此博客仅为我业余记录文章所用,发布到此,仅供网友阅读参考,如有侵权,请通知我,我会删掉。 补充 有不少读者留言说本文章没有用,因为天气预报直接打开手机就可以收到了,为何要多此一举发送到邮箱呢!!!那我在这里只能说:因为你没用,所以你没用!!! 这里主要介绍的是思路,不是天气预报!不是天气预报!!不是天气预报!!!天气预报只是用于举例。请各位不要再刚了!!! 下面是我会用到的两个场景: 每日下
面试官问我:什么是消息队列?什么场景需要他?用了会出现什么问题?
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8年经验面试官详解 Java 面试秘诀
    作者 | 胡书敏 责编 | 刘静 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 本人目前在一家知名外企担任架构师,而且最近八年来,在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官,前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里,就将结合本人的面试经验,针对Java初学者、Java初级开发和Java开发,给出若干准备简历和准备面试的建议。   Java程序员准备和投递简历的实
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二哥,你好,我想知道一般程序猿都如何接私活,我也想接,能告诉我一些方法吗? 上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”,还有很多读者问过我类似这样的问题。 我接的私活不算多,挣到的钱也没有多少,加起来不到 20W。说实话,这个数目说出来我是有点心虚的,毕竟太少了,大家轻喷。但我想,恰好配得上“一般程序员”这个称号啊。毕竟苍蝇再小也是肉,我也算是有经验的人了。 唾弃接私活、做外
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小编是一个理科生,不善长说一些废话。简单介绍下原理然后直接上代码。 使用的工具(Python+pycharm2019.3+selenium+xpath+chromedriver)其中要使用pycharm也可以私聊我selenium是一个框架可以通过pip下载 pip install selenium -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 
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你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已收录,有一线大厂面试点思维导图,也整理了很多我的文档,欢迎Star和完善,大家面试可以参照考点复习,希望我们一起有点东西。 前前言 为啥今天有个前前言呢? 因为你们的丙丙啊,昨天有牌面了哟,直接被微信官方推荐,知乎推荐,也就仅仅是还行吧(心里乐开花)
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所有群全部吵翻天,朋友圈全部沦陷,公众号疯狂转发。这两周没怎么发原创,只发新闻,可能有人注意到了。我不是懒,是文章写了却没发,因为大家的关注力始终在这次的疫情上面,发了也没人看。当然,我...
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记录学习笔记是一个重要的习惯,不希望学习过的东西成为过眼云烟。做总结的同时也是一次复盘思考的过程。 本文是根据阅读得到 App上《万维钢·精英日课》部分文章后所做的一点笔记和思考。学习是一个系统的过程,思维模型的建立需要相对完整的学习和思考过程。以下观点是在碎片化阅读后总结的一点心得总结。
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你好呀,我是沉默王二,一个和黄家驹一样身高,和刘德华一样颜值的程序员。虽然已经写了十多年的 Java 代码,但仍然觉得自己是个菜鸟(请允许我惭愧一下)。 在一个月黑风高的夜晚,我思前想后,觉得再也不能这么蹉跎下去了。于是痛下决心,准备通过输出的方式倒逼输入,以此来修炼自己的内功,从而进阶成为一名真正意义上的大神。与此同时,希望这些文章能够帮助到更多的读者,让大家在学习的路上不再寂寞、空虚和冷。 ...
雷火神山直播超两亿,Web播放器事件监听是怎么实现的?
Web播放器解决了在手机浏览器和PC浏览器上播放音视频数据的问题,让视音频内容可以不依赖用户安装App,就能进行播放以及在社交平台进行传播。在视频业务大数据平台中,播放数据的统计分析非常重要,所以Web播放器在使用过程中,需要对其内部的数据进行收集并上报至服务端,此时,就需要对发生在其内部的一些播放行为进行事件监听。 那么Web播放器事件监听是怎么实现的呢? 01 监听事件明细表 名
3万字总结,Mysql优化之精髓
本文知识点较多,篇幅较长,请耐心学习 MySQL已经成为时下关系型数据库产品的中坚力量,备受互联网大厂的青睐,出门面试想进BAT,想拿高工资,不会点MySQL优化知识,拿offer的成功率会大大下降。 为什么要优化 系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行,数据库的中的数据会越来越多,处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的,读写速度无法和内存相比 如何优化 设计
Linux 命令(122)—— watch 命令
1.命令简介 2.命令格式 3.选项说明 4.常用示例 参考文献 [1] watch(1) manual
Linux 命令(121)—— cal 命令
1.命令简介 2.命令格式 3.选项说明 4.常用示例 参考文献 [1] cal(1) manual
记jsp+servlet+jdbc实现的新闻管理系统
1.工具:eclipse+SQLyog 2.介绍:实现的内容就是显示新闻的基本信息,然后一个增删改查的操作。 3.数据库表设计 列名 中文名称 数据类型 长度 非空 newsId 文章ID int 11 √ newsTitle 文章标题 varchar 20 √ newsContent 文章内容 text newsStatus 是否审核 varchar 10 news...
Python新型冠状病毒疫情数据自动爬取+统计+发送报告+数据屏幕(三)发送篇
今天介绍的项目是使用 Itchat 发送统计报告 项目功能设计: 定时爬取疫情数据存入Mysql 进行数据分析制作疫情报告 使用itchat给亲人朋友发送分析报告(本文) 基于Django做数据屏幕 使用Tableau做数据分析 来看看最终效果 目前已经完成,预计2月12日前更新 使用 itchat 发送数据统计报告 itchat 是一个基于 web微信的一个框架,但微信官方并不允
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